发明专利已授权

一种融合图卷积与翻译模型的知识图谱联合表示学习方法

📄 申请号：CN202110430124.3 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2021-04-21

申请人

浙江工业大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F16_36

IPC 分类号

G06F16_36 , G06F16_33 , G06F40_42 ,

技术画像

所属领域

知识图谱知识图谱图卷积网络表示学习

应用场景

智能问答, 语义搜索, 推荐系统, 自然语言处理, 知识管理

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摘要

一种融合图卷积与翻译模型的知识图谱联合表示学习方法，包括以下步骤：1)根据知识图谱构建其相对应的直接邻接矩阵和间接邻接矩阵；2)设计图卷积网络，包括一个输入层、两个隐藏层和一个输出层，优化邻接点节点对中心节点的注意力系数，通过学习直接邻节点和间接邻节点的结构信息得到节点的向量表示；3)采用翻译模型学习关系的语义信息，得到实体和关系的向量表示；4)将图卷积网络和翻译模型相融合，通过不断的迭代学习得到知识图谱的最终向量表示。本发明能够同时学习知识图谱的结构信息和关系语义，提高知识图谱的向量表示精度。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

20220617

✅ 授权

20210831

?? 实质审查的生效：

20210813

📄 公开

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